随着高铁产业链的发展日渐成熟,满足高通信性能业务需求的高铁无线电通信技术成为日趋严峻的研究课题。传统的固定分配频谱方式已经无法满足日益增长的通信质量需求。与此同时,高铁高速移动的特性对于高铁领域的无线通信提出了更多的挑战。高速移动带来的时频资源管理问题、车体信号损耗、多普勒频移、频繁的跨区切换等问题,正在制约着高铁无线通信的发展。本文正是在这样的高铁场景下,针对高铁时频资源管理领域问题,提出全新的高铁通信系统解决方案。认知无线电技术是解决时频资源管理的流行方案,频谱资源动态管理是解决时频资源贫乏的合理方案,也是本文依托的基础思想。此外基于分布式管理模型,我们将高铁领域链式分布的基站赋予时频资源认知、管理、计算的能力,它将与高铁沿线其他基站、轨旁设备、高铁列车、控制台等基础设施进行信息交换,我们将其定义为智能基站(Smart Base Station,SBS)。SBS被赋予多种时频资源管理方法。第一种是基于贝叶斯论的时频资源动态分配方法。在朴素贝叶斯算法中,我们通过建立状态动作集合,使得SBS利用经验进行动态接入决策,并引入判断机制防止局部最优。在全局感知下,我们不仅使SBS获得更多关于高铁通信环境的先验知识,而且考虑最终动作对决策的反向影响。实验结果表明,贝叶斯理论在高铁通信领域具有优良性能,能有效降低非授权用户的通信阻塞次数和频谱切换次数。第二种是基于概率图理论的时频资源管理方法。本文主要依据概率图理论中有向无环图的概念,通过定义高铁通信关键节点并寻求节点之间的依赖关系,最终建立了高铁无线通信的概率图模型。仿真实验中,我们把吞吐量、丢包率、时延及时延抖动作为衡量算法性能的标准,SBS通过探索、感知、信息交换,实现链式基站的顺序决策。实验结果表明,基于概率图理论改进的时频资源分配方案,更能适应高铁特殊环境,优于传统时频资源管理算法。第三种是基于博弈论的时频资源分配模型。论文研究了静态和动态条件下的高铁认知无线网络频谱资源共享的理论,并基于不同主体,提出了高铁竞卖模型和竞租模型。在竞卖模型中,强调对高铁列控等关键服务进行保护,在竞租模型中,更多的考虑了高铁服务优先级。实验结果表明,博弈理论能有效提高高铁频谱利用效率,并为高铁认知无线网络提供了一种基于频谱收益平衡的新思路。